通过概念缩放与密集监督释放图像编辑潜力

针对图像编辑中编辑概念粒度关注不足与稀疏监督导致训练低效的问题，研究者构建了包含超 1,000 个细粒度编辑概念的分层分类体系，并通过改进的合成框架搭建了 1,200 万高质量编辑对数据集 ConceptEdit-12M。同时提出密集监督训练策略，将多个互不干扰的概念合成到单张图像对中，显著提升训练效率与模型性能，并推出细粒度评测套件 ConceptEdit-Bench。